本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开，涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为 8 章：前4 章系统介绍概率论的课题，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、 随机变量的数字特征，为后4 章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4 章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和线性回归，形成统计 推断的基本结构。 本书选择Python 的科学计算应用包，包括用于快速数组处理的numpy、用于统计计算的 scipy.stats、用于积分计算的scipy.integrate 和用于绘制2D 图形的matplotlib 等作为计算工具，对书中 每一节讨论的概率统计的计算问题，都给出详尽的Python 解法。